Em 1959, Richard Feynman, em uma palestra icônica no Caltech, propôs que não havia lei física que impedisse a humanidade de manipular e controlar a matéria em escalas extremamente pequenas. Ele argumentou que seria possível escrever a Encyclopædia Britannica na cabeça de um alfinete ou armazenar todos os livros já escritos em algo do tamanho de um grão de poeira. A biologia já demonstrava essa capacidade com o DNA, provando que as leis da física permitiam tal feito; faltavam apenas as ferramentas. A palestra, intitulada “There’s Plenty of Room at the Bottom” (Há muito espaço lá embaixo), marcou o início de uma jornada de décadas de descida para o mundo microscópico, uma jornada que, por muito tempo, pareceu não ter custos. A miniaturização de transistores, o coração dos chips de computador, permitiu que computadores que antes ocupavam salas inteiras coubessem agora em um relógio. No entanto, essa descida fácil chegou ao fim. O sinal mais claro é o frenético investimento em data centers: seis das maiores empresas de infraestrutura de computação do mundo planejam gastar mais de US$ 700 bilhões em 2026, um aumento expressivo em relação ao ano anterior. Esse investimento massivo compra desempenho através da força bruta – adicionando mais do que já se sabe fabricar. A outra forma de progresso, aquela que tornou os chips de computador cada vez melhores, está silenciosamente se esgotando. As tendências que impulsionaram as melhorias dramáticas da era da informação do século XX agora estão se curvando, ou quebrando, com o advento da era da inteligência do século XXI. A Lei de Moore, que descreve a densidade de transistores em silício, desacelerou; a Lei de Dennard, que previa que o consumo de energia por área de chip permaneceria constante com a miniaturização, terminou; a Lei de Koomey, sobre a computação por joule de energia, começou a falhar; a Lei de Kryder, sobre a densidade de armazenamento magnético, desacelerou drasticamente; e a Lei de Keck, sobre a capacidade de informação em fibras ópticas, está se achatando.

O Legado da Miniaturização

As leis de escalonamento mencionadas são observações sobre sistemas que projetamos, não leis físicas fundamentais. Os limites físicos da computação e comunicação – ditados pela mecânica quântica, relatividade geral e teoria da informação – estão muito abaixo do que qualquer data center atual emprega. As leis de escalonamento descrevem a descida que já fizemos, enquanto os limites físicos fundamentais apontam para o espaço que ainda resta. Explorar esses limites é crucial, pois o trabalho oferece um duplo benefício: desenvolvimento tecnológico e ciência fundamental. Um sistema que se aproxima de um limite é, ao mesmo tempo, uma tecnologia que força a superação de paradigmas estagnados e um experimento que aprofunda nossa compreensão das leis físicas.

Durante sua palestra de 1959, Feynman ofereceu dois prêmios de US$ 1.000. O primeiro era para o primeiro a construir um motor elétrico funcional menor que um cubo de 0,4 milímetro. O engenheiro William McLellan, treinado no Caltech, eventualmente construiu o motor, uma máquina de um quarto de miligrama, montada à mão com uma palito e um torno de relojoeiro sob um microscópio. Feynman ficou levemente decepcionado, pois isso exigiu paciência e habilidade, mas não novas tecnologias. O segundo prêmio, que permaneceu sem ser reclamado por 25 anos, era para quem pudesse reduzir uma página de texto em 25.000 vezes em cada direção, para que a Encyclopædia Britannica coubesse em uma cabeça de alfinete. Foi finalmente ganho em 1985 por Tom Newman, que usou litografia por feixe de elétrons, uma ancestral das ferramentas de fabricação de chips atuais. No entanto, a descida já estava em andamento. Jack Kilby, da Texas Instruments, já havia inventado o circuito integrado em 1958, provando que um circuito completo poderia ser esculpido em um único bloco de semicondutor. A ideia de Gordon Moore, de dobrar o número de componentes em um chip, tornou-se a Lei de Moore, uma observação sobre o custo de fabricação que se manteve por décadas.

O Fim da Escala Gratuita

Por quatro décadas, a descida veio acompanhada da Lei de Dennard, que afirmava que transistores menores também eram mais rápidos e consumiam menos energia proporcionalmente. Isso significava que cada nova geração era um ganho automático em desempenho e eficiência. Por volta de 2004, no entanto, essa vantagem cessou. Os chips não conseguiam mais dissipar o calor gerado por todos os transistores operando em plena capacidade; as velocidades de clock pararam de subir. A indústria então mudou o foco para empacotar múltiplos núcleos de processamento em um único chip, em vez de tornar um único núcleo mais rápido. A textura do progresso mudou. Atualmente, o progresso é impulsionado principalmente pelo escalonamento do sistema – mais chips interconectados, mais memória, mais energia e refrigeração – em vez da miniaturização do transistor. Isso é particularmente visível na inteligência artificial, onde o poder computacional para treinar modelos dobra a cada seis meses, um ritmo muito mais rápido do que a Lei de Moore permite. Pouco desse progresso se deve à miniaturização. Chips continuam melhorando, mas cada nova geração chega mais lentamente e oferece menos ganhos em velocidade e energia do que a anterior. Nada disso é uma lei da física; os componentes da computação ainda estão muito acima de seus limites fundamentais.

Os Limites Físicos Fundamentais

O limite para o desempenho da computação está muito mais baixo. O físico Seth Lloyd, do MIT, calculou em 2000 o potencial de computação de um quilograma de matéria, imaginando a "ultimate laptop". Tal máquina poderia realizar cerca de 5 x 10^50 operações por segundo, cerca de 35 ordens de magnitude mais rápida que um chip líder atual. No entanto, operar nessa velocidade concentraria a energia rest massificada em uma massa de um bilhão de graus, um estado mais próximo do universo nos primeiros minutos após o Big Bang. Um limite mais próximo é o custo energético mínimo de apagar um bit, estabelecido por Rolf Landauer em 1961, cerca de 2.9 x 10^-21 joules à temperatura ambiente. Chips atuais gastam centenas de milhares de vezes mais por chaveamento. A densidade de memória também tem um limite, determinado pela física de buracos negros, com cerca de 10^42 bits para um volume como o da "ultimate laptop", 30 ordens de magnitude além do que um dispositivo atual pode armazenar. A comunicação, por sua vez, é limitada pela mecânica quântica, com a teoria de Alexander Holevo estabelecendo que um watt de luz pode entregar cerca de 10^17 bits por segundo. Links ópticos atuais entregam um milhão de vezes menos.

A Busca por Novas Fronteiras

Os quatro limites fundamentais – velocidade de computação (mecânica quântica), memória (relatividade geral), comunicação (teoria da informação) e custo energético de operações irreversíveis (termodinâmica) – indicam que a descida, em comparação com o potencial físico, mal começou. A maior lacuna está na velocidade de computação, 35 ordens de magnitude. Fechá-la exigiria uma abordagem completamente nova para construir computadores, talvez utilizando toda a energia contida em um bloco de matéria. Computadores quânticos poderiam ajudar, mas atualmente consomem muita matéria para cada elemento computacional. A energia é onde o limite está mais próximo. A lógica reversível, como a desenvolvida pela startup Vaire Computing, busca reduzir o gasto energético recuperando parte da energia de chaveamento. Armazenamento em DNA, com sua densidade atômica, é outra fronteira, embora o custo e a velocidade de escrita ainda sejam barreiras. A comunicação, com uma lacuna de seis ordens de magnitude, é a área onde o progresso é mais rápido, com a indústria se movendo para transmissores e receptores ópticos integrados ao silício, aproximando-se dos limites quânticos. Embora a escala de 35 ordens de magnitude possa parecer um miragem, essas lacunas são convites. Há um teto, definido pela capacidade de construção e recursos, e um piso, definido pelo potencial físico. O progresso pode vir de construir mais ou de se aproximar do piso, fazendo cada dispositivo fazer mais com menos. A transição para novas fronteiras exigirá experimentos de física que operem nesses limites fundamentais, para depois serem escalados em máquinas. A próxima geração de computadores não será alcançada por descida, mas construída de baixo para cima. Ainda há muito espaço lá embaixo.

Com reportagem de Brazil Valley

Source · MIT Technology Review